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AI哨兵是一款基于大语言模型的企业级自动化渗透测试工具，专为 Burp Suite 设计的AI插件。它通过深度学习技术自动分析HTTP请求特征，智能识别潜在安全漏洞类型，并动态生成针对性的测试载荷。随后，工具会利用Burp Suite内置引擎进行精准测试，并通过AI二次验证确保漏洞真实性（置信度阈值≥90%），最终生成专业的渗透测试报告。这实现了从漏洞发现、验证到报告输出的全自动化闭环。
配置会自动保存到 ~/.aisb_config.json，下次启动自动加载。
~/.aisb_config.json
支持批量发送：选中多个请求，右键批量发送。
切换到AI哨兵的不同标签页：
任务列表：
漏洞报告：
任务详情：
日志统计：
提示词：
使用介绍：
点击「导出报告」按钮，可以：
支持25+个主流AI服务：
国外服务：
国内服务：
点击「管理端点」可以：
在「提示词」标签页可以：
传统扫描器：
AI哨兵：
所有测试载荷都经过无害化设计：
1. 用户右键发送请求 ↓ 2. AI分析请求特征 - 识别技术栈 - 识别参数位置和类型 - 判断可能的漏洞类型 - 生成2-5个测试载荷 ↓ 3. 自动化测试 - 智能参数注入 - 发送测试请求 - 收集完整响应 ↓ 4. AI验证漏洞 - 分析完整响应内容 - 查找漏洞利用成功的证据 - 判断置信度 - 只有≥90%才报告 ↓ 5. 生成报告 - AI生成详细报告 - 包含测试过程 - 包含复现步骤 - 包含完整数据包 ↓ 6. 展示结果 - 任务列表更新 - 漏洞报告生成 - 实时日志输出
🔍 分析阶段：
输入：原始HTTP请求 AI分析： - 请求方法和URL - 参数位置和类型 - 技术栈特征 - 可能的漏洞类型 输出：测试载荷列表
✔️ 验证阶段：
输入： - 原始请求 - 测试载荷 - 完整响应包 AI验证： - 分析响应状态 - 分析响应内容 - 查找漏洞证据 - 评估置信度 输出： - 是否存在漏洞 - 置信度（0-100） - 漏洞等级 - 详细描述
📝 报告阶段：
输入： - 漏洞类型 - 测试载荷 - 响应内容 - 验证结果 AI生成： - 漏洞发现过程 - 详细测试过程 - 响应特征分析 - 漏洞证明 - 复现步骤 - 复现数据包 输出：Markdown格式报告
🔧 工具名称：AI哨兵 👥 开发团队：0xShe 📌 版本：v1.0.0
Github： https://github.com/0xShe/AI-SB
希望这篇关于AI哨兵这款Burp Suite智能插件的详细介绍能帮助你。如果你对自动化安全测试或AI在安全领域的应用有更多想法，欢迎到 云栈社区 的对应板块与我们交流探讨。
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发表于 2026-2-11 12:30:14
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